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SB143:統計・確率論D

科目番号、授業科目名

SB143、統計・確率論D/Statistics and Probability D

科目区分、必修・選択、授業の方法、単位数

産業技術学部 専門教育系科目 専門教育科目、選択、講義(対面)、2単位

履修年次、開設学期

2年次、2学期

受講対象

情報科学コース

担当教員

平賀 瑠美
大塚 和彦


科目の到達目標

統計・確率の基本知識をもとに、専門分野での実験・研究を行う上で必要となる分散分析、実験計画法などの考え方や手法を理解し、習得する。

学習の項目別目標

1.分散分析の理解
一元配置ならびに二元配置の分散分析ができる。
2.多重比較法の理解
1要因ならびに2要因に関する分散分析ができる。
3.実験計画法の理解
乱塊法と分割法について理解し実験の効率化ができる。
4.ノンパラメトリック検定の理解
カテゴリーデータの検定ならびにノンパラメトリック検定ができる。
5重回帰分析の理解
重回帰分析ならびに重回帰分析での相関を求めることができる。


授業概要

専門分野での実験・研究のために必要とされる確率・統計の応用的な知識・能力を身につける。講義内容としては、分散分析、実験計画法や重回帰分析などについて具体的な事例データを用いて、実際的な処理・分析の手法について学修する。

時間外学修に必要な学習時間の目安

目安 準備学修2時間
事後学修2時間

授業計画

折りたたむ

  • ガイダンス/統計的仮説検定について(大塚)
    (キーワード)仮説検定
    (予習)統計・確率Cで学んだ仮説検定について復習しておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • 一元配置分散分析(大塚)
    (キーワード)一元配置分散分析
    (予習)一元配置分散分析について基本事項を事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • 対応のある他群の一元配置分散分析(大塚)
    (キーワード)一元配置分散分析
    (予習)対応のある他群の一元配置分散分析について事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • 二元配置分散分析(繰り返しのない場合)(大塚)
    (キーワード)二元配置分散分析、交互作用
    (予習)繰り返しのない場合の二元配置分散分析について事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • 二元配置分散分析(繰り返しのある場合)(大塚)
    (キーワード)二元配置分散分析、交互作用
    (予習)繰り返しのある場合の二元配置分散分析について事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • 多重比較法(1要因の分散分析)(大塚)
    (キーワード)分散分析、多重比較法
    (予習)1要因の多重比較法について事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • 多重比較法(2要因の分散分析)(大塚)
    (キーワード)分散分析、多重比較法
    (予習)2要因の体重比較法について事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • 分散分析と多重比較法のまとめ(大塚)
    (キーワード)分散分析、多重比較法
    (予習)これまでに学んだ内容について事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • 実験計画法(乱塊法と分割法)(平賀)
    (キーワード)実験計画法、乱塊法、分割法
    (予習)乱塊法と分割法ついてに調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • 実験の効率化(ラテン方格法)(平賀)
    (キーワード)実験計画法、ラテン方格法
    (予習)ラテン方格法ついて事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • ノンパラメトリック検定(対応のない場合)(平賀)
    (キーワード)ノンパラメトリック検定、マン・ホイットニーのU検定
    (予習)対応のない場合のノンパラメトリック検定について事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • ノンパラメトリック検定(対応のある場合)(平賀)
    (キーワード)ノンパラメトリック検定、ウィルコクスンの符号順位和検定
    (予習)対応のある場合のノンパラメトリック検定について事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • 適合度の検定(平賀)
    (キーワード)ばらつきの大きさの検定、適合度の検定
    (予習)合度の検定について事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • 重回帰分析(平賀)
    (キーワード)重回帰分析
    (予習)重回帰分析について事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと
  • 重回帰分析と相関(平賀)
    (キーワード)重回帰分析、相関
    (予習)重回帰分析と相関について事前に調べておくこと
    (復習)授業中の例題や演習問題を解き直しておくこと

履修条件

なし

学習に必要な知識・技能等

なし


成績評価方法

折りたたむ

期末試験小テストレポート発表作品学習計画その他合計
総合評価 40 20 0 0 0 0 40 100
総合力指標 知識 10 10 0 0 0 0 10 30
技能 15 10 0 0 0 0 15 40
応用 15 0 0 0 0 0 15 30
表現 0 0 0 0 0 0 0 0
協調 0 0 0 0 0 0 0 0
意欲 0 0 0 0 0 0 0 0
  • 知識:知識を取り込む力
  • 技能:技能を修得する力
  • 応用:想起・解釈・問題解決能力、思考・推論・想像する力
  • 表現:プレゼンテーション力(提示・発表・伝達する能力)、コミュニケーション力(思考・感情を伝達する能力)
  • 協調:コラボレーション力(共同・協調する能力)、リーダーシップ力(統率力、指導力)
  • 意欲:自ら考え行動する力(学習に取り組む姿勢・意欲、チャレンジ精神、自己管理能力)

成績評価基準

  • 知識:統計と確率に関する基本的な知識を正確に理解できる。
  • 技能:統計と確率の知識を使って基本的な問題を解くことができる。
  • 応用:統計と確率の知識を使って結果を思考・推論することができる。
  • 表現:
  • 協調:
  • 意欲:

教科書・教材・参考文献・配布資料等

教科書:「入門 統計学 -検定から多変量解析・実験計画法までー」(栗原伸一 著、オーム社)

授業における配慮

内容が抽象的にならないように身近な具体的事例を多く用いながら、丁寧な説明を心がける。受講生が多い場合には学生の能力に応じてクラス分けを行い、理解度に合わせた説明を心がける。

受講生に望むこと

この講義は内容の理解を確実にするために、具体的な演習課題を解きながら学んでいく。最後まで頑張り通す覚悟を持って取り組んでほしい。特に、分散分析と実験計画法は、卒業研究などを進める際には重要になってくるので、論理を組み立てる感覚を身につけようという意欲を持って学習してほしい。

教員実務経験